Изучение возможностей предиктивной аналитики данных для цифровой трансформации бизнеса FMCG

Промышленные АСУ и контроллеры. 2021. № 12. С. 37–47.

Павлюченко К.И., Панфилов П.Б., Горшков Г. С.

В данной работе рассматривались возможности использования предиктивной аналитики данных в повышении эффективности бизнес-процессов на рынке товаров широкого потребления (FMCG), в частности для решения задач прогнозирования спроса на продукцию. Были проанализированы существующие бизнес-процессы в компаниях FMCG рынка и рассмотрены типовые инструменты для прогнозирования продаж, предлагаемые различными вендорами, включая такие как SAP, RapidMiner, Azur ML Studio, SPSS. В качестве примера сбора и аналитической обработки данных, генерируемых бизнес-процессами FMCG, в работе были проанализированы данные по продажам ключевого клиента компании из табачной отрасли, созданы несколько регрессионных моделей прогнозирования продаж на основе использования аналитического продукта Azur ML Studio.

Ключевые слова: FMCG, FMCG, регрессионная модель, regression model, PREDICTIVE DATA ANALYSIS, RETAIL BUSINESS, FORECASTING SALES, AZURE ML STUDIO, ПРЕДИКТИВНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ, РИТЕЙЛ-БИЗНЕС, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОДАЖ, AZURE ML STUDIO